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深度学习(最全的中文版)_2017年新书

深度学习(最全的中文版)_2017年新书
2018-12-06 上传大小:26.04MB
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fxp2008 很好,很不错,学习学习
2018-12-11
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深度学习最全中文版2017新书

本书面向的读者: 这本书对各类读者都有一定用处的,但我们是基于两个主要目标受众而写的。 其中一个目标受众是学习机器学习的大学生(本科或研究生),包括那些已经开始 职业生涯的深度学习和人工智能研究者。另一个目标群体是没有机器学习或统计背景 但要迅速在他们的产品或平台中使用深度学习的软件工程师。深度学习在许多软件 领域都已被证明是有用的,包括计算机视觉、语音和音频处理、自然语言处理、机 器人技术、生物信息学和化学、电子游戏、搜索引擎、网络广告和金融。 为了最好地适应各类读者,这本书被组织为三个部分。第一部分介绍基本的数学 工具和机器学习的概念。 第二部分介绍本质上已解决的技术、最成熟的深 度学习算法。第三部分介绍被广泛认为是深度学习未来研究重点的但更具猜测性的 想法。 读者可以随意跳过不感兴趣或与自己背景不相关的部分。熟悉线性代数、概率 和基本机器学习概念的读者可以跳过第一部分,例如,当读者只是想实现一个能工 作的系统则不需要阅读超出第二部分的内容。为了帮助读者选择章节,图 展示了 这本书的高层组织结构的流程图。 我们假设所有读者都具备计算机科学背景。也假设读者熟悉编程,并且对计算 的性能问题、复杂性理论、入门级微积分和一些图论术语有基本的了解。

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深度学习_中文版 2017机器学习新书

数学符号 本节简要介绍本书所使用的数学符号。我们在第二章至第四章中描述大多数数 学概念,如果你不熟悉任何相应的数学概念,可以参考对应的章节。 数和数组 a 标量 (整数或实数) a 向量 A 矩阵 A 张量 In n 行 n 列的单位矩阵 I 维度蕴含于上下文的单位矩阵 e (i) 标准基向量 [0, . . . , 0, 1, 0, . . . , 0],其中索引 i 处值 为 1 diag(a) 对角方阵,其中对角元素由 a 给定 a 标量随机变量 a 向量随机变量 A 矩阵随机变量 xvii dou.bz/35ODPo DRAFT 仅供学习使用,不得用于商业目的。https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese xviii 目录 集合和图 A 集合 R 实数集 {0, 1} 包含 0 和 1 的集合 {0, 1, . . . , n} 包含 0 和 n 之间所有整数的集合 [a, b] 包含 a 和 b 的实数区间 (a, b] 不包含 a 但包含 b 的实数区间 A\B 差集,即其元素包含于 A 但不包含于 B G 图 P aG(xi) 图 G 中 xi 的父节点 索引 ai 向量 a 的第 i 个元素,其中索引从 1 开始 a−i 除了第 i 个元素,a 的所有元素 Ai,j 矩阵 A 的 i, j 元素 Ai,: 矩阵 A 的第 i 行 A:,i 矩阵 A 的第 i 列 Ai,j,k 3 维张量 A 的 (i, j, k) 元素 A:,:,i 3 维张量的 2 维切片 ai 随机向量 a 的第 i 个元素 dou.bz/3

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